互聯網使用對農戶創業影響的研究

柳建平 喬星星 鄭雪丹

一、引言

現代社會已步入網絡社會，互聯網普及率不斷提高，據《中國互聯網絡發展狀況統計》第49 次調查報告顯示，截至2021 年12 月，我國網民規模達10.31億，互聯網普及率達到73%，其中農村網民規模為2.84 億，占網民整體的27.6%，即農村互聯網普及率達到57.6%。互聯網時代的到來，擴大了信息傳播和獲取的途徑，使得互聯網與實體經濟的結合已發展到一個新的高度，同時也使創業的形式發生了諸多變化，電商經濟蓬勃發展，為農戶創業提供了新的方向。阿里研究院《中國淘寶村研究報告》數據顯示，2020 年全國共成立了5425 個淘寶村，1756 個淘寶鎮，這些網店共實現1 萬億元交易額；2019 年中央一號文件指出“大力推進互聯網+現代農業，應用互聯網等現代信息技術，推動農業全產業鏈改造升級”，這對于農村地區創業也產生了重要影響。因此，深入探究如何利用“互聯網+”等新興手段提高人們的創業意識和創業收入成為當前事關創業議題的熱點，具有重要的現實意義。基于以上背景，互聯網使用對農戶創業到底有怎樣的影響？影響機制是什么？值得研究。

二、文獻綜述

（一）農戶創業影響因素

關于農戶創業影響因素的探討，學者們主要從個人資本、家庭特征、社會資本、融資渠道四個視角展開。

個人資本視角認為農戶創業所需的重要非物質資源是企業家精神，而個人資本中的教育、年齡等是企業家精神的重要組成部分（william，1985）。受教育水平更是決定創業的重要驅動力，受教育程度提高，農民能更快接受新事物，同時其模仿能力也不斷提升，可以更好地捕捉商業機會，因而更能提高創業成功的概率（Joern H B et al，2013）；年齡越大，特別是超過四十歲后，農戶的學習能力和對新事物的接受能力減弱，所以年齡越大對創業的促進作用會越低（涂小萃等，2020）。

家庭特征視角認為農戶創業過程中所依賴于血緣關系的家庭網絡會高于社會網絡，如果創業者的家庭能為其提供更豐富的資源，那么他的創業意愿也會顯著提高（石智雷等，2012）。已婚家庭會為創業者提供足夠的家庭支持，進而促進農戶創業（paul et al,2012）；而家庭人口越多，農戶會獲得更多人力資源和廣泛的社會網絡，甚至會擁有更靈活的資金支持，所以更愿意創業（何微微等，2016）。

社會資本和融資渠道反映的是創業的客觀條件，從現實來看，二者能有效緩解資金不足所產生的流動性約束，是解決創業過程中資金問題的重要條件。其中社會資本是一種值得信任且互惠的社會關系，可以通過鞏固家庭、村級、商圈三維社會網絡，有效擴大資金來源，進而促進農戶創業（董曉林等，2019）。張廣勝等（2014）實證分析了外出務工的朋友個數、親朋好友從商或者從政以及與當地人的友好程度都正向影響農戶的創業行為。劉雨松等（2018）認為，正規融資會積極影響農戶創業，當正規融資缺失時，將會產生替代效應，由非正規融資滿足創業農戶的融資需求，因此非正規融資也會對農戶創業決策產生影響。

（二）互聯網使用與農戶創業

現有文獻普遍認為互聯網在農村地區的發展和應用能夠促進農戶社會資本積累和信息獲取，至于這一作用能不能真正促進農戶創業及效果如何，存在一定分野。從影響機制角度看，互聯網顛覆了人們的生產和生活方式，使信息獲取更容易，社會交往成本更低，同時，互聯網已經成為多數農戶家庭創業的中介（劉曉倩等，2018），即農戶利用互聯網促進了農村生產、銷售、發展、服務，形成“互聯網+農村發展”的產業鏈，從而利用這些優勢促進農戶創業（田勇和殷俊，2019）。但譚燕芝等（2017）認為農村信息利用能力和欣賞能力與城市相比有較大的差異，導致互聯網使用在農村地區僅有積累社會資本的作用，而未真正從創業效果角度促進創業。互聯網雖然為農戶創業提供了機會，但由于農戶自身條件限制和環境限制，影響了農民創業的成效，同時早期進入電商領域創業的農戶往往能夠得到可觀的利益，但后期跟風進入者往往由于惡性競爭、平臺壟斷等難從電商經濟中獲益（邵占鵬，2017；杜傳忠等，2017）。

綜上所述，個人資本和家庭特征是影響農戶創業的主觀條件，而社會資本和融資渠道能為農戶創業帶來直接的資金支持，能夠直接影響農戶的創業決策，所以社會資本和融資渠道對農戶創業的影響值得研究。其次互聯網作為一種重要的社會因素，可以通過海量信息的傳遞和多元的社交方式，降低信息鴻溝，有效提高資源信息獲取能力和機會識別。但是互聯網對農戶創業的研究結果不一，并且它作為一種信息工具，如何影響農戶創業，現有研究較少。

三、理論分析與研究假設

互聯網作為一種信息傳遞工具，它的信息效應會使信息資源變得更豐富且更易獲得（馬繼遷等，2020）。一方面使農戶不再因為地理環境閉塞而出現信息延遲，另一方面互聯網所傳遞的信息更公開透明，信息質量更高，更利于農戶決策，進一步緩解了信息不對稱導致的“數字鴻溝”。其次，互聯網發展而引發的電商經濟，縮小了市場范圍，利用搜索引擎可以極大降低搜尋成本，緩解了地理障礙，獲得更多潛在客戶，為農戶創業提供了更廣闊的市場。同時，互聯網又是一種新興的技術，它的技術效應打破了舊的市場均衡格局（張劍等，2019），創造了更多的就業機會，為農戶發展提供新的途徑。并且互聯網發展帶動技術革新，使農業規模化，土地產業化，顯著提高了生產率，農戶在這種現代化發展的大背景下，也更愿意自主創業，挖掘潛在商機。基于以上分析，提出如下假設。

H1：互聯網使用可以促進農戶創業。

網絡社群嵌入理論認為互聯網通過各類通訊軟件的使用，擴大了農戶的社交范圍，形成更大的社會網絡群體，并進一步溝通后形成社會關系，使農戶可以從隱藏的社會關系中獲取信息和資源，以實現各自利益，即這種社會關系資本化后形成社會資本（戴堅，2009）。這種社會資本既為農戶分享了更多有效信息，也加深了彼此之間的信任，使農戶更容易因友誼或血緣關系，從親戚朋友處獲得資金支持，以緩解其自身的信貸約束和社會嵌入阻力。基于以上分析，提出如下假設。

H2：互聯網使用通過提高社會資本間接影響農戶創業。

社會資本和金融資本都是農戶創業的客觀條件，但金融資本更是決定農戶創業的關鍵。張應良等（2015）研究發現60%農戶認為創業最缺少的是資金，只有獲得足夠的融資，才能達到創業門檻，所以如何獲得創業資本是農戶關注的重點（龐子玥等，2020）。互聯網的技術效應理論認為，互聯網可以搭建信息平臺，方便農戶獲得更多融資信息和簡捷使用相關金融服務，特別是當前農村的信用體系逐漸完善，相關法律逐漸健全時，正規融資因信息透明，監管嚴格和對創業農戶的政策扶持，使其無論從資金規模還是安全性方面都具有顯著優勢（粟芳等，2019），所以更受農戶青睞，滿足正規融資條件的農戶多數會選擇正規融資來提供創業初期的資金支持和分擔風險。但部分農村區域可能存在金融市場不完善的情況，此時政府主導的外生性的正規金融可能會受到信貸約束，非正規金融作為內生于農村地區的普遍存在的融資方式，反而會更有優勢（李祎雯等，2016）。基于以上分析，提出如下假設。

H3：互聯網使用通過提高正規融資間接影響農戶創業。

H4：互聯網使用通過提高非正規融資間接影響農戶創業。

四、樣本選擇與模型構建

（一）樣本選擇

本文采用中國社會科學調查中心實施的中國家庭追蹤調查（CFPS）2018 年數據，樣本涵蓋31 個省市區，分為家庭數據、個人數據和社區數據，先進行數據合并，以家庭識別代碼為依據進行匹配，將每一戶家庭中的“財務問題主要回答人”作為該家庭戶主，代表農戶的家庭決策，得到1.5萬戶家庭數據；其次，由于本文主要研究農戶創業情況，所以保留18 歲以上、60 歲以下的具有潛在創業能力的農戶數據，最終得到6888個農戶家庭樣本。

（二）變量選取

1.被解釋變量。農戶創業：參照周洋等（2017）的研究，選取2018 年家庭經濟問卷中是否有人從事個體私營作為識別農戶家庭創業的指標，剔除其中由于問卷結構問題及其他客觀因素造成的不適用樣本，就回答中選擇家庭中有人從事個體經營的變量賦值為1，家庭中沒有人從事個體經營的賦值為0。

2.解釋變量。互聯網使用：參照馬繼遷等（2020）的研究，互聯網的使用狀況調查主要包括三個指標：是否上網、上網時長、互聯網獲取信息重要程度。①是否上網。問卷中相關題目是“是否移動上網”和“是否電腦上網”，把兩個題目合并，用來表示“是否使用互聯網”，是=1，否=0。②上網時長。相關題目是“一般情況下，您每周業余時間有多少小時用于上網？”并對其取對數處理。③互聯網獲取信息的重要程度。相關題目是“互聯網對被訪者而言獲取信息重要嗎？”選項依次為“非常不重要、不重要、一般、重要、非常重要”，分別對這些選項賦值1～5。

3.中介變量。

（1）社會資本。參照馬繼遷等（2020）的研究，本文選擇過去一年人情禮金支出總數作為農戶社會資本的代理變量，并取對數。

（2）正規融資。本文將通過國有商業銀行、政策性銀行、股份制商業銀行等正式金融中介機構和金融市場進行的資金融通統一定為正規融資。參照董曉林等（2019）的研究，選擇家庭還欠銀行多少錢沒有還清作為代理變量，并取對數。

（3）非正規融資。本文將不通過依法設立的金融機構來融通資金的融資活動和用超出現有法律規范的方式來融通資金的融資活動統一界定為非正規融資。參照董曉林等（2019）的研究，選擇家庭還欠親戚朋友、銀行以外其他組織或個人多少錢沒有還清作為代理變量，并取對數。

4.控制變量。分個人特征變量和家庭特征變量。其中，個人特征變量包括受教育程度、健康狀況、家庭戶主年齡、年齡平方、性別、是否是黨員、婚姻狀況；家庭特征變量包括家庭規模、家庭人均年收入、家庭現有存款、醫療保健支出、地區差異性。

變量定義見表1。

表1 變量定義表

（三）模型設定

由于農戶創業為虛擬變量，因此本文使用probit模型來考察互聯網使用對農戶創業的影響。為了探討互聯網使用對農戶創業的影響機制，采用“中介效應模型”逐步回歸，具體模型如下：

其中，下標i表示第i戶。NETij為解釋變量，分別表示是否上網、上網時長、互聯網獲取信息的重要程度。模型回歸時，為避免互聯網使用的三個指標之間相互影響，分別用每個互聯網使用的指標對被解釋變量進行單獨回歸；Min分別為三個中介變量：社會資本、正規融資、非正規融資。CONTRALim是控制變量，包括戶主受教育程度、健康狀況、年齡、年齡平方、性別、是否是黨員、婚姻狀況和家庭規模、家庭人均年收入、家庭現有存款、醫療保健支出、地區差異性。

中介效應逐步法檢驗分為三個步驟：首先對模型（1）進行回歸，檢驗互聯網使用與農戶創業的回歸系數γ1是否顯著，若γ1顯著，則說明互聯網使用與農戶創業之間有直接影響。其次對模型（2）進行回歸，檢驗互聯網使用分別與三個中介變量（Min）的回歸系數α1是否顯著，若α1顯著，則說明互聯網使用可以分別促進農戶社會資本、非正規融資和正規融資，若α1不顯著，說明中介作用不成立。最后對模型（3）進行回歸，檢驗互聯網使用和三種中介變量（Min）與農戶創業的回歸系數，若β1和γ2都顯著，且γ2比γ1小，說明存在部分中介效應，若β1顯著而γ2不顯著，說明存在完全中介效應。

五、實證分析

（一）描述性統計分析

表2 報告了相關變量的描述性統計結果。在6888 個農村家庭樣本中，從事個體經營家庭的比例為12%，與目前創業研究中顯示的家庭實際創業比例（張敬業，2019）基本相符。戶主互聯網的使用情況中，上網比例達到57.4%，說明我國農村成年人的互聯網使用率已過半數。社會資本的平均值為4150元，中位數為4442元，說明在中國這樣的關系型社會中，家庭比較注重發掘和維護社會關系。非正規融資均值略高于正規融資，說明農村更傾向于內生性的非正規融資。戶主平均受教育水平為7.59，中位數為9，表明農村家庭戶主的受教育程度整體偏低，中位數表明有一半戶主的受教育程度處在初中畢業。家庭戶主平均健康水平為71.8%，處于基本健康的狀態，醫療風險較小。樣本平均家庭人口數為3.9人，表明農戶家庭人口規模已趨于小型化。樣本家庭人均年收入為24769元，中位數為15000元，說明農村收入水平已經有了較大提高。

表2 描述性統計

（二）互聯網使用對農戶創業的影響

1.互聯網使用對農戶創業的直接影響。在進行基本回歸分析之前，本文先對模型的多重共線性問題進行了person相關性檢驗，結果表明不存在嚴重的多重共線性問題。為了保證實證結果的可靠性，還進行了穩健性檢驗和內生性檢驗。穩健性檢驗包括兩個方面：一是利用CFPS2016年數據按照前述數據處理方法，獲得6708個農戶家庭樣本并進行probit回歸；二是使用模型替換法，對2018年數據進行logit回歸。觀察對比回歸結果，核心解釋變量及其他控制變量回歸系數的顯著性和方向與2018年數據probit回歸所得結果具有高度的一致性，表明回歸結果具有穩健性。最后，控制農戶的個體特征和家庭特征變量，根據模型（1）回歸分析互聯網使用對農戶創業的直接影響，結果見表3。

表3中，（1）、（2）、（3）列分別為是否上網、上網時長、互聯網獲取信息重要程度對農戶創業的回歸。由于probit 模型的參數含義不直觀，所得的回歸結果僅能從參數符號的正負和顯著性水平方面進行分析，并不能賦予其實際的經濟意義。因此，本文通過計算各個解釋變量對農戶創業的邊際效應，以探究這些解釋變量的變化對農戶創業變化的影響。參考連玉君（2015）的做法，本文計算當所有解釋變量在均值處時，解釋變量的單位變化如何影響被解釋變量發生變化的概率，結果如表3 的（4）、（5）、（6）列所示，分別表示是否上網、上網時長、互聯網獲取信息重要程度對農戶創業回歸的邊際效應值。

由表3可知，互聯網使用對農戶創業有顯著的正向影響，是否上網的邊際效應值為0.060，說明在其他變量不變的條件下，相比于不上網的農戶，上網農戶創業概率提升6%；上網時長的邊際效應值為0.028，說明上網時長的對數值加1，農戶創業概率提升2.8%；互聯網獲取信息的重要程度的邊際效應值為0.019，說明互聯網獲取信息的重要程度加1，農戶創業概率提升1.9%，三者都在1%的水平上顯著。說明假設成立。

表3 互聯網使用對農戶創業的直接影響

2.互聯網使用對農戶創業的間接影響。本文通過理論分析和文獻梳理，認為互聯網使用主要通過促進社會資本積累和提高正規及非正規融資來促進農戶創業。具體研究過程中，首先需要考察互聯網使用對社會資本、正規融資和非正規融資的影響，只有當中介變量顯著地受互聯網使用影響后，才能進一步研究其作用機制。由于三個中介變量都為連續型變量，所以采用OLS對模型（2）進行回歸，分別分析三種互聯網使用指標對社會資本和正規、非正規融資的影響，結果如表4所示，

由表4可知，互聯網使用可以通過提高社會資本、正規和非正規融資進而促進農戶創業。具體而言，相比于不上網的農戶，上網農戶的社會資本增加30.7%，正規融資增加32.2%，非正規融資增加39.5%；上網時長的對數值加1，農戶的社會資本增加12.8%，正規融資增加10.6%，非正規融資增加12.3%；受訪者認為的互聯網獲取信息的重要程度加1，農戶的社會資本增加5.2%，正規融資增加7.1%，最終農戶社會資本、正規和非正規融資的增加，進一步促進農戶創業。

表4 互聯網使用對社會資本和正規、非正規融資的影響

進一步分析其內在機制。對模型（3）進行回歸，結果如表5所示。

表5中（1）、（2）、（3）列反映了社會資本的間接影響機制，（4）、（5）、（6）列反映了正規融資的間接影響機制，（7）、（8）列反映了非正規融資的間接影響機制。其中所有解釋變量和中介變量對農戶創業都具有顯著的正向影響，且是否上網、上網時長和互聯網獲取信息的重要程度的邊際效應值均小于表3中的邊際效應值，說明存在部分中介效應。

結合表3、表4和表5結果，可以得出互聯網使用影響農戶創業的具體結論如下：第一，是否上網、上網時長和互聯網獲取信息的重要程度都可以通過提高社會資本間接影響農戶創業，說明上網的農戶比不上網的農戶更能促進社會資本積累，進而促進其創業，而上網時間越久，社會資本積累越多，對農戶創業決策影響更大，同時，農戶如果認為互聯網獲取信息越重要，就越可以促進社會資本積累，最終有效影響農戶創業，假設2得到驗證。第二，是否上網、上網時長和互聯網獲取信息的重要程度都可以通過提高正規融資間接影響農戶創業，說明上網可以使農戶更加方便獲取正規融資信息，而上網時間越久，獲取正規融資信息的機率越高；互聯網使用可以有效減少信息不對稱，降低農戶的逆向選擇和道德風險，進而促進農戶進行正規融資，最終利于創業，即假設3 得到驗證。第三，是否上網和上網時長可以通過提高非正規融資間接影響農戶創業，說明上網可以擴大社會網絡，當正規融資條件不足時，農戶可以通過獲取非正規融資信息進一步促進非正規融資，上網時間越久，更易獲得非正規融資，進而促進農戶創業，假設4得到部分驗證。

表5 互聯網使用對農戶創業影響的間接影響（邊際效應）

（三）內生性檢驗

導致內生性問題出現的主要因素有三個：遺漏變量、樣本選擇性偏差和反向因果（蔡萬象和李培凱，2021）。其中遺漏變量是指某種影響農戶創業的變量被遺漏；樣本選擇性偏差也是一種特殊的遺漏變量，指由于樣本選擇的非隨機性而導致得到的結論存在偏差；反向因果指解釋變量和被解釋變量之間相互影響，本文中即指互聯網能促進農戶創業，但如果農戶一直在創業實踐，也可能反過來影響互聯網使用。為了解決文中可能出現的上述內生性問題，首先，在上文的實證中已經引入多個控制變量來克服測量誤差而產生的內生性問題；其次，用工具變量法解決樣本選擇性偏差問題，由于農戶創業為二分類變量，本文使用二階段的ivprobit 模型；最后，通過改變時間序列法，對關鍵解釋變量滯后一期以進一步檢驗反向因果產生的內生性問題。

1.工具變量法。工具變量的選擇需要滿足兩個條件：一是工具變量和自變量需要有相關性，二是工具變量不會直接影響因變量，即工具變量具有外生性（袁微，2018）。所以參考馬俊龍（2017）的研究，本文選擇社區平均互聯網的使用率作為互聯網使用的工具變量，因為一個區域的平均互聯網使用率越高，被訪農戶受到“同伴效應”的影響，會更愿意使用互聯網；但社區平均互聯網使用率與被訪農戶是否創業不相關，具有較強的外生性，因此選擇社區平均互聯網的使用率作為互聯網使用的工具變量。社區平均互聯網的使用率計算方式如下：

工具變量回歸結果如表6 所示。從第一階段結果可以看出，社區平均互聯網的使用率與農戶互聯網使用高度相關，且F統計值均高于10%偏誤水平下的臨界值16.38，說明社區平均互聯網的使用率不是弱工具變量。第二階段中Wald 檢驗的p 值＞0.1，說明Wald 外生性檢驗接受了戶主使用互聯網與否不存在內生性的原假設，這表明工具變量回歸結果與原估計值基本一致，證明本文主效應回歸結果是可靠的。

表6 內生性檢驗：工具變量回歸

2.改變時間序列。為了克服互聯網使用與農戶創業之間的反向因果關系，本文考察前期的互聯網使用對后期的農戶創業的影響。由于CFPS數據每兩年調查一次，所以本文使用2016 年的解釋變量對2018 年的農戶創業數據回歸分析，即對模型（1）、（2）、（3）重新檢驗，經過樣本合并及缺失值刪減，最終保留5280組數據，回歸結果如表7-9所示。其中，表7 是利用模型（1）檢驗滯后一期的互聯網使用的三個指標分別對農戶創業的直接影響；表8是利用模型（2）檢驗滯后一期的互聯網使用的三個指標分別對社會資本和正規、非正規融資的影響；表9是利用模型（3）檢驗在滯后一期的互聯網使用情況下，社會資本和正規、非正規融資的間接作用機制。

表7 互聯網使用對農戶創業的直接影響（邊際效應）

對比表7和表3、表8和表4、表9和表5回歸結果，解釋變量回歸系數的顯著性和方向具有高度的一致性，且表7和表9中是否上網、上網時長和互聯網獲取信息的重要程度間接影響的邊際效應值均小于直接影響的邊際效應值，表示存在部分中介效應，說明前文的回歸結果是可靠的。

表8 互聯網使用對社會資本和正規、非正規融資的影響

表9 互聯網使用對農戶創業影響的間接效應（邊際效應）

六、結論及建議

（一）結論

本文基于2018 年CFPS 數據，探究了互聯網使用對農戶創業的影響機制，并利用穩健性檢驗和內生性檢驗證實了結果的可靠性。研究發現，互聯網使用不僅可以直接影響農戶創業，且可以通過提高社會資本、正規和非正規融資間接影響農戶創業。

（二）建議

1.要加強信息網絡基礎建設，提高全社會、特別是農村地區互聯網普及率。農村互聯網普及率較城鎮地區互聯網普及率仍有很大差距，要提高農村網絡覆蓋情況，并優化農村信息服務建設，實現科技信息進村入戶，構建數字鄉村，為廣大農民提供交互式的信息服務，并開展電子商務和網絡應用等相關培訓，擴大其社會資本，促進農戶創業。

2.積極推進農村金融服務互聯網化，保證正規融資信息公開透明，貸款審批流程簡捷易操作完善市場監督，降低風險，同時充分肯定非正規金融的積極作用，完善健全非正規融資方式，為其提供市場化的競爭環境，便利農戶創業發展。

3.為激發創新活力，政府需努力構建利于“雙創”蓬勃發展的政策、制度環境和公共服務體系，并將農戶創業作為實施鄉村振興戰略的一項重要內容，對農村地區創業提供更多政策優惠和幫扶，鼓勵農戶創業，并帶動農村就業，推動農村一二三產業融合發展。